不确定环境下无人机任务分配的种群交互式粒子群算法

饶凌风; 耿娜; 张勇; 郭广颂; 肖磊

doi:10.12263/DZXB.20250410

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不确定环境下无人机任务分配的种群交互式粒子群算法

学术论文 | 更新时间：2025-12-27

- 不确定环境下无人机任务分配的种群交互式粒子群算法
- Population Interactive Particle Swarm Optimization Algorithm for UAV Task Allocation in Uncertain Environments
- 电子学报 2025年53卷第8期页码：2678-2690
- 作者机构：
  
  1.中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州 221008
  2.江苏师范大学电气工程及自动化学院，江苏徐州 221116
  3.郑州航空工业管理学院自动化学院，河南郑州 450046
  4.中国轻工业联合会中国自行车协会，北京 100079
- 作者简介：
  
  [ "饶凌风男，2001年1月出生于江苏省徐州市.现为中国矿业大学信息与控制工程学院博士研究生.主要研究方向为智能优化及其应用.E-mail: raodawang@126.com" ]
  [ "耿娜女，1985年5月生于江苏省徐州市.2016年毕业于中国矿业大学控制理论与控制工程专业，现为江苏师范大学副教授.主要研究方向为任务分配.E-mail: gengna@126.com" ]
  [ "张勇男，1979年9月出生于山东省莱芜市.2009年毕业于中国矿业大学控制理论与控制工程专业，现为中国矿业大学教授.主要研究方向为机器人路径规划与任务分配.E-mail: yongzh401@126.com" ]
  [ "郭广颂男，1978年9月出生于黑龙江省.2007年毕业于中国矿业大学控制理论与控制工程专业，现为郑州航空工业管理学院教授.主要研究方向为无人机任务分配.E-mail: guogs78@126.com" ]
  [ "肖磊男，1984年11月出生于江苏省徐州市.2011年毕业于江苏科技大学材料学专业，现为中国自行车协会高级工程师.主要研究方向为机器人.E-mail: 372119639@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  徐州市科技计划项目(KC23008);国家自然科学基金(62103255);河南省科技攻关项目(242102211095);江苏省市场监督管理局科技计划项目(KJ2025018)
- DOI：10.12263/DZXB.20250410
  中图分类号： TP312;
- 收稿：2025-05-23，
  
  录用：2025-07-30，
  
  纸质出版：2025-08-25
- 稿件说明：
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饶凌风, 耿娜, 张勇, 等. 不确定环境下无人机任务分配的种群交互式粒子群算法[J]. 电子学报, 2025, 53(08): 2678-2690.

RAO Ling-feng, GENG Na, ZHANG Yong, et al. Population Interactive Particle Swarm Optimization Algorithm for UAV Task Allocation in Uncertain Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2025, 53(08): 2678-2690.
饶凌风, 耿娜, 张勇, 等. 不确定环境下无人机任务分配的种群交互式粒子群算法[J]. 电子学报, 2025, 53(08): 2678-2690. DOI：10.12263/DZXB.20250410

RAO Ling-feng, GENG Na, ZHANG Yong, et al. Population Interactive Particle Swarm Optimization Algorithm for UAV Task Allocation in Uncertain Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2025, 53(08): 2678-2690. DOI：10.12263/DZXB.20250410

摘要

针对灾后救援场景中多无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）任务分配所面临的任务信息的时空不确定性、复杂约束耦合及动态环境适应等挑战，本文提出了一种基于双种群协作的交互式改进粒子群算法.构建了双目标优化模型，将救援价值量化为时变区间函数，并结合航程约束引入惩罚机制，有效刻画了灾后环境的动态特性与多维度约束条件；在算法设计上，突破传统集中式框架的局限，构建了主-辅种群协同进化架构，采用问题导向的初始化策略生成高质量解集，确保算法初始解的优越性；进一步引入学习库驱动的双模态更新策略，结合种群交互的实例更新机制和局部精细化搜索，有效协调了多样性和算法收敛性.实验结果表明，在48架无人机的大规模场景下，所提算法相较于多种较新算法，在双重超体积评价指标上提升了11.8%~26.1%，且在多变体场景中表现出更强的鲁棒性和适应性.多种场景的测试结果验证了算法在求解效率、解集质量及环境适应性方面的综合优势，展现了显著的理论和应用价值.

Abstract

This paper proposes an improved particle swarm algorithm based on population interaction to tackle spatiotemporal uncertainty

complex constraint coupling

and dynamic adaptation in multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicle) task allocation for post-disaster rescue. A bi-objective optimization model quantifies rescue value as a time-varying interval function

integrating a penalty mechanism with range constraints to capture the environment’s dynamic and multidimensional features. The proposed method departs from traditional centralized frameworks by introducing a main-auxiliary population co-evolution architecture. A problem-oriented initialization strategy ensures high-quality initial solutions. Additionally

a dual modal update strategy driven by a learning library

combined with population interaction and local refinement search

balances convergence speed and population diversity. Experiments with 48 UAVs demonstrate a 11.8%~26.1% improvement in the dual hypervolume metric compared to recent algorithms. Results confirms superior robustness

efficiency

and adaptability

underscoring its theoretical and practical significance.

关键词

Keywords

references

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